孫超 蔡福宗

關(guān)鍵詞：虛擬現(xiàn)實技術(shù)；汽車檢測維修；教育培訓(xùn)

0引言

據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院的數(shù)據(jù)顯示，2020年中國汽車維修市場規(guī)模預(yù)計達(dá)到7490億元，顯示出巨大的發(fā)展?jié)摿褪袌鲂枨?。然而，汽車維修市場增長同時也帶來了技術(shù)人才培養(yǎng)方面的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的汽車維修教育方式在理論知識和實際操作相結(jié)合、培養(yǎng)高技能人才方面存在諸多局限；虛擬現(xiàn)實技術(shù)的應(yīng)用雖然帶來了許多便利，但也面臨著一些挑戰(zhàn)，如長時間學(xué)習(xí)的不適感、設(shè)備數(shù)量有限以及個性化學(xué)習(xí)體驗的挑戰(zhàn)。因此，本研究旨在探索基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的虛擬現(xiàn)實技術(shù)在汽車檢測維修教育中的個性化學(xué)習(xí)方案，以提高教育質(zhì)量，滿足學(xué)生的個性化需求，并更好地適應(yīng)行業(yè)需求。

1虛擬現(xiàn)實技術(shù)在汽車維修教育中的應(yīng)用優(yōu)勢與挑戰(zhàn)

1.1虛擬現(xiàn)實技術(shù)的應(yīng)用優(yōu)勢

虛擬現(xiàn)實技術(shù)在汽車檢測維修教育中的應(yīng)用具有顯著的優(yōu)勢，它能為學(xué)生提供一個新型的、互動性強(qiáng)的實操環(huán)境，不僅解決了傳統(tǒng)教育過程中實操訓(xùn)練少的問題，保證了實驗的安全性的同時，也降低了整體的教學(xué)成本。通過虛擬現(xiàn)實技術(shù)，學(xué)生在模擬汽車維修環(huán)境中，可以親自操作虛擬的車輛模型，進(jìn)行諸如發(fā)動機(jī)檢修、電路分析等實操訓(xùn)練。另外，在虛擬環(huán)境中，學(xué)生可以反復(fù)練習(xí)復(fù)雜的維修任務(wù)，直到掌握正確的維修方法，這種模擬實操不僅提高了學(xué)習(xí)的實用性和參與感，還允許學(xué)生在無風(fēng)險的環(huán)境中學(xué)習(xí)和犯錯，提高了學(xué)習(xí)效率和安全性[1]。

1.2虛擬現(xiàn)實技術(shù)的應(yīng)用挑戰(zhàn)

雖然虛擬現(xiàn)實技術(shù)在汽車維修教育中提供了獨(dú)特的學(xué)習(xí)體驗，但它的局限性和挑戰(zhàn)也不容忽視，特別是在提供個性化學(xué)習(xí)體驗方面。虛擬現(xiàn)實環(huán)境中的模擬任務(wù)可能不完全符合每位學(xué)生的學(xué)習(xí)需求，因為每個學(xué)生的學(xué)習(xí)速度、理解能力和興趣點各不相同。長時間在虛擬環(huán)境中學(xué)習(xí)可能導(dǎo)致學(xué)生感到不適，例如眩暈或視覺疲勞。此外，設(shè)備數(shù)量和使用時長也是虛擬現(xiàn)實技術(shù)應(yīng)用中需要考慮的關(guān)鍵因素。由于設(shè)備數(shù)量有限，如何讓學(xué)生在有限的時間內(nèi)實現(xiàn)高效學(xué)習(xí)成為了一大挑戰(zhàn)。

個性化學(xué)習(xí)路徑意味著根據(jù)每個學(xué)生的特定需求、能力和偏好調(diào)整虛擬現(xiàn)實中的學(xué)習(xí)任務(wù)和活動。例如，對于那些快速掌握技能的學(xué)生，可以設(shè)計更加復(fù)雜和挑戰(zhàn)性的維修任務(wù)，以保持他們的參與度和學(xué)習(xí)興趣。相反，對于需要更多時間來理解和應(yīng)用新知識的學(xué)生，可以提供更加基礎(chǔ)和逐步的學(xué)習(xí)任務(wù)，以避免感到沮喪或壓力過大[2]。

2基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的教育方法探索

2.1基于數(shù)據(jù)的教學(xué)方法優(yōu)化

基于虛擬現(xiàn)實技術(shù)的教育平臺能夠持續(xù)收集和分析學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，不斷優(yōu)化和調(diào)整教學(xué)內(nèi)容。這樣的動態(tài)調(diào)整機(jī)制使得教育內(nèi)容始終保持最新，確保教學(xué)方法能夠不斷適應(yīng)學(xué)生需求的演變。而機(jī)器學(xué)習(xí)，作為一種先進(jìn)的技術(shù)手段，通過深入分析學(xué)生行為和學(xué)習(xí)成果的數(shù)據(jù)，不僅能夠提供新的教學(xué)洞見，還為教學(xué)方法的創(chuàng)新和優(yōu)化提供了可靠的支持。

通過集成先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，教育平臺可以自動分析學(xué)生在虛擬現(xiàn)實環(huán)境中的表現(xiàn)數(shù)據(jù)，如操作記錄、完成任務(wù)的時間、錯誤率等。例如，使用聚類算法（如K-均值）對學(xué)生進(jìn)行分組，平臺可以識別出需要特別關(guān)注的學(xué)生，并針對他們提供定制化的教學(xué)支持。這種自動化的分析不僅提高了識別學(xué)習(xí)需求的精確度，還大幅減輕了教師的工作負(fù)擔(dān)[3]。

2.2K-均值聚類算法在分析學(xué)生行為中的應(yīng)用

K-均值聚類算法是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，它的目的是將數(shù)據(jù)集分成K個群集，使得每個群集內(nèi)的數(shù)據(jù)點相對更相似，而不同群集間的數(shù)據(jù)點相對更不同。

算法的核心在于迭代地更新群集的中心點，以最小化每個數(shù)據(jù)點與其最近中心點之間的距離之和。算法首先需要隨機(jī)選擇K個數(shù)據(jù)點作為初始群集的中心點，然后根據(jù)每個數(shù)據(jù)點xi到這些中心點的歐氏距離d（xi，cj），將其分配到最近的中心點代表的群集，歐式距離計算公式如式1所示。之后，每個群集的中心點更新為該群集內(nèi)所有點的均值。

在基于虛擬現(xiàn)實技術(shù)構(gòu)建的汽車維修教育場景中，本文提出設(shè)定K值為3，即依據(jù)學(xué)生在模擬維修任務(wù)中的表現(xiàn)數(shù)據(jù)，將學(xué)生劃分為3個不同的學(xué)習(xí)群組：高效學(xué)習(xí)者、一般學(xué)習(xí)者和需要額外幫助的學(xué)習(xí)者。這些數(shù)據(jù)包括任務(wù)完成時間（較短代表效率高）、錯誤次數(shù)（較少表示技能熟練）和操作頻率（較穩(wěn)定表示經(jīng)驗豐富）。通過這些參數(shù)，K-均值算法能夠精確地將學(xué)生歸入這3個群組中。

應(yīng)用此算法的關(guān)鍵在于參數(shù)的選擇和K值的確定。參數(shù)的選擇應(yīng)該反映學(xué)生在實踐任務(wù)中的關(guān)鍵性能指標(biāo)，而K值的確定則可以通過實驗或使用方法如肘部法則來進(jìn)行。一旦分類完成，教育者就可以根據(jù)這些群組來調(diào)整教學(xué)策略，例如為需要額外幫助的學(xué)習(xí)者提供更多的個別指導(dǎo)和練習(xí)，而為高效學(xué)習(xí)者設(shè)計更具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。

2.3基于決策樹算法的個性化學(xué)習(xí)路徑的推薦

決策樹是一種監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法，它通過從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)決策規(guī)則來預(yù)測目標(biāo)變量的值。在教育應(yīng)用中，決策樹可以根據(jù)學(xué)生的表現(xiàn)和特征為他們推薦最適合的學(xué)習(xí)內(nèi)容和路徑。

首先需要定義決策樹算法的輸入和輸出。輸入是學(xué)生的特征集，包括但不限于學(xué)生的基礎(chǔ)知識水平、先前的學(xué)習(xí)表現(xiàn)、個人興趣、學(xué)習(xí)風(fēng)格以及在虛擬現(xiàn)實環(huán)境中的具體表現(xiàn)數(shù)據(jù)（如任務(wù)完成時間、錯誤次數(shù)等）。輸出是針對每個學(xué)生的個性化學(xué)習(xí)建議，如推薦的學(xué)習(xí)材料、練習(xí)類型和學(xué)習(xí)節(jié)奏。

在構(gòu)建決策樹時，使用信息增益作為選擇特征的標(biāo)準(zhǔn)。信息增益是由熵定義的，熵是一個度量不確定性的指標(biāo)。對于給定的訓(xùn)練集，熵可由以下公式計算：

式中：pk為訓(xùn)練集中屬于第k個類的比例。

在選擇特征進(jìn)行分割時，需要計算每個特征的信息增益，選擇信息增益最大的特征。

該決策樹的構(gòu)建基于兩個主要的特征集：一是基于K均值聚類算法的學(xué)生分類結(jié)果，二是學(xué)生在初始進(jìn)入系統(tǒng)時所選擇的學(xué)習(xí)偏好，即愿意進(jìn)行團(tuán)隊學(xué)習(xí)還是個人學(xué)習(xí)（小組參與度）。通過這種方法，可以有效地為不同類型的學(xué)生推薦適合他們的學(xué)習(xí)路徑。

在實施過程中，首先根據(jù)K-均值聚類算法得出的學(xué)生類別結(jié)果（高效學(xué)習(xí)者、一般學(xué)習(xí)者和需要額外幫助的學(xué)習(xí)者）將學(xué)生進(jìn)行分組。然后，考慮學(xué)生在進(jìn)入系統(tǒng)時選擇的學(xué)習(xí)偏好，這涉及到他們是傾向于團(tuán)隊合作還是獨(dú)立學(xué)習(xí)，繼續(xù)在每個子組中選擇最有信息量的特征進(jìn)行進(jìn)一步的分割。決策樹構(gòu)建完成后，可以用它來為每個學(xué)生推薦個性化的學(xué)習(xí)路徑。當(dāng)一個新學(xué)生的數(shù)據(jù)輸入時，決策樹會根據(jù)學(xué)生的特征信息沿著樹結(jié)構(gòu)進(jìn)行決策，最終到達(dá)一個葉節(jié)點。這個葉節(jié)點代表了針對該學(xué)生的推薦學(xué)習(xí)路徑，同時系統(tǒng)會根據(jù)該路徑為學(xué)生選擇對應(yīng)的實操任務(wù)。

基于這兩個特征集，決策樹算法可以更加精準(zhǔn)地為學(xué)生提供個性化的學(xué)習(xí)路徑建議。例如，對于一個被歸類為高效學(xué)習(xí)者且傾向于團(tuán)隊學(xué)習(xí)的學(xué)生，決策樹可能會推薦一條更注重合作和高級挑戰(zhàn)的學(xué)習(xí)路徑。而對于一個被分類為需要額外幫助且偏好獨(dú)立學(xué)習(xí)的學(xué)生，則可能推薦一條更加注重基礎(chǔ)知識鞏固和個人輔導(dǎo)的路徑。

通過這種方法，決策樹算法能夠為不同背景和能力水平的學(xué)生提供量身定制的學(xué)習(xí)建議。它不僅考慮了學(xué)生的學(xué)習(xí)表現(xiàn)，還考慮了個人特征和偏好，從而確保推薦的學(xué)習(xí)路徑既有效又吸引人。

3基于機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化的汽車維修虛擬現(xiàn)實教育培訓(xùn)案例研究

3.1案例研究背景：汽車維修虛擬環(huán)境的設(shè)計與實施

某職業(yè)教育學(xué)院汽車工程系由于教育資源和實際操作空間的限制，亟需創(chuàng)新教學(xué)方案。學(xué)院的教研團(tuán)隊決定采用虛擬現(xiàn)實（VR）技術(shù)，構(gòu)建一個模擬真實工作環(huán)境的平臺。這一方案不僅確保了學(xué)生在安全且成本效益高的條件下接受培訓(xùn)，還通過分析平臺數(shù)據(jù)為每個學(xué)生優(yōu)化了個性化的培訓(xùn)方法。

項目啟動之初，學(xué)院與一家領(lǐng)先的虛擬現(xiàn)實技術(shù)公司合作，共同開發(fā)一個高度逼真且功能全面的汽車維修虛擬環(huán)境。這一環(huán)境的設(shè)計始于深入研究現(xiàn)代汽車維修的所有方面，從基本的車輛檢查到復(fù)雜的故障診斷和維修操作。在此基礎(chǔ)上，該虛擬環(huán)境被設(shè)計成包含多種車型、各式故障場景以及一個完整的工具庫，目的是為學(xué)生提供一個涵蓋廣泛維修任務(wù)的學(xué)習(xí)平臺[4]。

實施階段，學(xué)院精心安排了虛擬現(xiàn)實設(shè)備的部署，包括先進(jìn)的頭戴式顯示器、精確的手動控制器和細(xì)致的運(yùn)動捕捉系統(tǒng)。學(xué)生們通過這些設(shè)備進(jìn)入一個高度仿真的虛擬汽車維修工作站，面對的是從更換火花塞到修復(fù)復(fù)雜電子系統(tǒng)故障等一系列任務(wù)。虛擬環(huán)境不僅能模擬實際操作的每個細(xì)節(jié)，還能實時反饋學(xué)生的操作結(jié)果，確保他們能夠從每次模擬中學(xué)習(xí)和進(jìn)步。

3.2基于機(jī)器學(xué)習(xí)的虛擬現(xiàn)實教育培訓(xùn)內(nèi)容的應(yīng)用

初始階段，所有學(xué)生都經(jīng)歷一系列標(biāo)準(zhǔn)化的課程和練習(xí)，這旨在為機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練提供一致的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。這些課程包括基礎(chǔ)的汽車維護(hù)知識、常見故障的診斷以及標(biāo)準(zhǔn)維修操作。在這個階段，虛擬現(xiàn)實環(huán)境提供了一個多樣化的學(xué)習(xí)平臺，學(xué)生可以在模擬的汽車維修場景中進(jìn)行各種任務(wù)的練習(xí)。

隨著學(xué)生在這些初級練習(xí)中的進(jìn)展，系統(tǒng)開始收集關(guān)于他們操作和決策的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括完成任務(wù)所需的時間、選用的工具、采取的診斷步驟和維修效率等。通過應(yīng)用K-均值聚類算法，這些數(shù)據(jù)被用于識別學(xué)生的行為模式，幫助教師理解每位學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格和技能水平。例如，一些學(xué)生可能在電子系統(tǒng)的故障診斷上表現(xiàn)出色，而在機(jī)械部件的維修上則需要更多的指導(dǎo)[5]。

在此基礎(chǔ)上，進(jìn)入個性化學(xué)習(xí)路徑推薦階段，決策樹算法發(fā)揮了關(guān)鍵作用。根據(jù)每位學(xué)生的表現(xiàn)和偏好，系統(tǒng)利用決策樹模型為他們定制后續(xù)的學(xué)習(xí)計劃。例如，對于在特定維修任務(wù)上表現(xiàn)不佳的學(xué)生，系統(tǒng)會推薦更多相關(guān)的實操練習(xí)和理論學(xué)習(xí)，以加強(qiáng)他們在這一領(lǐng)域的技能和知識。對于表現(xiàn)出色的學(xué)生，則可能推薦更高級的挑戰(zhàn)，如復(fù)雜故障的診斷和多步驟的維修任務(wù)。構(gòu)建的個性化學(xué)習(xí)方案決策樹如圖1所示。

通過這種方式，虛擬現(xiàn)實環(huán)境不僅為學(xué)生提供了一個安全、互動的學(xué)習(xí)平臺，而且通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的整合，實現(xiàn)了根據(jù)每位學(xué)生的具體需要和能力提供定制化學(xué)習(xí)路徑的目標(biāo)。這種個性化的教學(xué)方法不僅提高了學(xué)習(xí)效率，還加強(qiáng)了學(xué)生對汽車維修技能的掌握，為他們未來的職業(yè)生涯奠定了堅實的基礎(chǔ)。

3.3教學(xué)評估：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的VR系統(tǒng)的效果與反饋

在對基于機(jī)器學(xué)習(xí)改進(jìn)的個性化學(xué)習(xí)VR系統(tǒng)進(jìn)行評估時，采用問卷調(diào)查的方式收集數(shù)據(jù)是一種非常有效的手段。這種評估的核心在于衡量系統(tǒng)在實際應(yīng)用中的效果，尤其是從學(xué)生的角度出發(fā)。通過對問卷結(jié)果的分析，可以從多個關(guān)鍵維度深入了解該系統(tǒng)的影響和效果。

首先，學(xué)生的整體滿意度顯示出了系統(tǒng)的受歡迎程度。從收集到的數(shù)據(jù)來看，大多數(shù)學(xué)生對這種新型學(xué)習(xí)方式表示出了高度的興趣和滿意。具體而言，超過80%的學(xué)生表示，他們覺得通過VR系統(tǒng)學(xué)習(xí)比傳統(tǒng)的教室學(xué)習(xí)更加吸引人和有趣。這表明VR系統(tǒng)在提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣方面非常有效[6]。

4結(jié)束語

本研究基于虛擬現(xiàn)實技術(shù)在汽車維修教育中的應(yīng)用，提出了一套創(chuàng)新的教育培訓(xùn)方法。結(jié)果表明，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的虛擬現(xiàn)實汽車檢測維修教育方法能有效提升學(xué)習(xí)質(zhì)量和效率，同時為學(xué)生提供個性化的學(xué)習(xí)路徑。未來，這種教育模式有望在汽車維修行業(yè)以外的其他技術(shù)培訓(xùn)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，推動教育創(chuàng)新和行業(yè)發(fā)展。